1.आसान
किसी समस्या को सामान्यतः सुसाध्य (tractable) कब कहा जाता है?
- Aजब उसे स्थिर समय में हल किया जा सके
- Bजब उसे बहुपदी समय में हल किया जा सके
- Cजब उसे केवल हर संभावना आज़माकर हल किया जा सके
- Dजब उसका कोई समाधान न हो
2.आसान
पहले से सॉर्टेड ऐरे पर इंसर्शन सॉर्ट की बेस्ट-केस टाइम कॉम्प्लेक्सिटी क्या है?
- AO(1)
- BO(n²)
- CO(n log n)
- DO(n)
3.आसान
एवरेज-केस रनिंग टाइम क्या बताता है?
- An आकार के इनपुट के किसी दिए गए वितरण पर अपेक्षित समय
- Bऔसत लंबाई वाले इनपुट का समय
- Cबेस्ट-केस और वर्स्ट-केस रनिंग टाइम के बीच का मध्य मान
- Dसबसे आम कंप्यूटर पर समय
4.मध्यम
एमॉर्टाइज़्ड विश्लेषण (amortised analysis) क्या मापता है?
- Aसबसे अच्छे इनपुट पर एल्गोरिदम की लागत
- Bपूरे अनुक्रम में कहीं भी अकेले सबसे महँगे ऑपरेशन की लागत
- Cयादृच्छिक इनपुट पर अपेक्षित लागत
- Dऑपरेशनों के वर्स्ट-केस अनुक्रम पर प्रति ऑपरेशन औसत लागत
5.मध्यम
मानक तीन लूप से दो n × n मैट्रिक्स गुणा करने की टाइम कॉम्प्लेक्सिटी क्या है?
- AO(n)
- BO(n²)
- CO(n³)
- DO(n² log n)
6.मध्यम
रिकरेंस T(n) = T(n − 1) + O(1) का हल क्या है?
- AO(log n)
- BO(n²)
- CO(n)
- DO(2ⁿ)
7.कठिन
हैश टेबल में औसत लुकअप O(1) लेकिन वर्स्ट केस O(n) क्यों होता है?
- Aकुंजियों को पहले सॉर्ट करना पड़ता है
- Bकई कुंजियाँ एक ही बकेट में टकरा (collide) सकती हैं
- Cऐरे में एक्सेस O(n) होता है
- Dहैश फ़ंक्शन धीमे होते हैं
8.कठिन
इंसर्शन सॉर्ट सॉर्टेड इनपुट पर O(n) में चलता है। क्या यह तुलना-आधारित सॉर्टिंग की Ω(n log n) निचली सीमा का खंडन करता है?
- Aनहीं, क्योंकि इंसर्शन सॉर्ट तुलना-आधारित सॉर्ट नहीं है
- Bहाँ, इसलिए निचली सीमा ग़लत है
- Cहाँ, पर केवल 100 से छोटे ऐरे के लिए
- Dनहीं, निचली सीमा सभी इनपुट पर वर्स्ट केस पर लागू होती है, हर इनपुट पर नहीं
उत्तर कुंजी
- 1. B · जब उसे बहुपदी समय में हल किया जा सके
- 2. D · O(n)
- 3. A · n आकार के इनपुट के किसी दिए गए वितरण पर अपेक्षित समय
- 4. D · ऑपरेशनों के वर्स्ट-केस अनुक्रम पर प्रति ऑपरेशन औसत लागत
- 5. C · O(n³)
- 6. C · O(n)
- 7. B · कई कुंजियाँ एक ही बकेट में टकरा (collide) सकती हैं
- 8. D · नहीं, निचली सीमा सभी इनपुट पर वर्स्ट केस पर लागू होती है, हर इनपुट पर नहीं
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